基于预估模型切换的过热汽温无辨识自适应控制

针对电厂锅炉的过热汽温系统具有大惯性、大时滞和多模型等特性.研究一种基于预估模型切换的无辨识自适应预估控制方法.该方法需设计一个无辨识自适应预估控制器和基于主蒸汽流量变化率的切换律,给出若干个一阶预估模型.在系统运行过程中,这些预估模型在切换律控制下根据运行工况按优化切换时间自适应地切换,而其中的优化切换时间是用切换系统优化理论计算得到的.仿真试验结果表明,该方法适用于过热汽温系统,具有良好的控制品质、较强的抗扰和自适应能力,且对预估模型的精度要求不高,控制参数容易整定,易于工程实现.     

基于RBF神经网络在线辨识的永磁无刷直流电机单神经元PID模型参考自适应控制

永磁无刷直流电机控制系统是多变量和非线性的.针对传统PID控制方法的不足,提出一种基于径向基函数神经网络在线辨识的单神经元PID模型参考自适应控制方法,并用于永磁无刷直流电机的控制中.该方法构造了一个径向基函数神经网络对系统进行在线辨识,建立其在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的自学习,并在数字信号处理器中实现控制参数的在线调节.系统较好地实现了给定速度参考模型的自适应跟踪,结构简单,能适应环境变化,具有较强的鲁棒性.     

AFSA-BP速度辨识器在DTC系统中的应用研究

为实现无速度传感器直接转矩控制,有时采用神经网络转速辨识器,但前馈神经网络结构难以确定,运用BP算法时又极易陷入局部解.将人工鱼群算法与BP算法相结合的AFSA+BP算法.实现了人工鱼群算法的全局搜索能力与BP算法的局部寻优性能的互补结合.将所设计的神经网络转速辨识器运用到直接转矩控制系统当中,利用Matlab/Simulink实现无速度传感器控制系统的仿真实验结果表明,该算法具有良好辨识效果.     

具有可调增益前移的自适应预估控制及其在电厂DCS中的应用

在分析模型参考自适应预估控制系统（ＭＲＡＰＣ）的基础上,提出了一种改进算法,通过将自适应结构中可调增益前移的办法克服原算法在自适应过程中存在滞后的问题。同时还给出了该改进算法的全局收敛性分析结果。这一算法已在大坝电厂３００ＭＷ机组的主汽温、再热汽温、燃烧及协调等主要控制系统中得到成功应用,取得了良好的控制效果。该应用首次在国内的分散控制系统中实现了自适应预估控制算法。     

基于微粒群算法的无刷直流电机单神经元自适应控制

为提高无刷直流电机速度控制性能,提出一种基于微粒群优化算法的单神经元自适应速度控制算法,该算法利用单神经元在线调整连接权值的能力,实现无刷直流电机速度的自适应控制.针对传统单神经元权值调整规则容易陷入局部最优等不足,利用微粒群优化算法良好的全局和局部寻优能力对单神经元连接权值进行在线调整,提高了单神经元的自学习、自适应...     

时变大时滞系统的一种智能控制策略

针对具有复杂非线性特征的时变大时滞系统,本文提出了一种新的智能控制策略。该方法利用遗传算法来辨识系统的时变时滞,用改进的自适应向量遗忘因子法来辨识系统的时变参数,然后利用Smith预估器对系统进行预估补偿控制,取得了良好的控制效果。     

基于神经网络的自适应电力系统稳定器

为彻底解决常规自校正控制器中受控系统参数难以识别的问题,提出了一种可以根据受控系统运行工况自动调整控制参数的新型自适应控制。在这种自适应控制中,人工神经网络被用来对受控系统的运行状态进行辨识。根据系统辨识的结果,控制器可按照传统PID控制器的设计原则自动调整控制器参数,达到最佳的控制效果。根据所提出的原理,设计了一种变参数自适应PID型电力系统稳定器（NNPIDPSS）。将设计的NNPIDPSS用于单机-无穷大电力系统和具有多模振荡特性的多机电力系统,仿真结果表明了其有效性。     

基于MRAS的PMSM在线多参数辨识的方法研究

为实现永磁同步电机在实际运行中的电参数稳定辨识,解决典型模型参考自适应法中的系统欠秩问题,提出了一种基于模型参考自适应法的改进的参数辨识方法.该方法首先利用欧姆定律对定子电阻进行预辨识,再将其作为已知量构造仅有两个辨识量的模型参考自适应系统,从而可在电机控制过程中实时更新控制参数.仿真结果表明,该方法可迅速、稳定地辨识到定子电阻、电感及永磁体磁链.     

一种基于δ算子的SVC自校正控制器

文章利用自校正控制理论设计了一种基于δ算子的ＳＶＣ滑动极点配置自校正控制器。在普通带变化遗忘因子的辨识算法中,采用给被辨识参数规定活动上下限及当出现大干扰时停止辨识等措施,提高了辨识能力。滑动极点配置方案具有适应能力强的特点,对输电线上装设ＳＶＣ的单机无究大系统进行了数字仿真。仿真结果表明：在不同工作点,相对于传统的ＰＩ控制,该控制器均能更好地平息系统振荡,具有更好的动态性能及适应能力。     

步进电动机的非线性自适应控制

本文研究进步电动机非线性自适应位置控制器的设计问题。采用非线性自适应反馈线性技术,设计了步进电动机的非线性自适应控制控制方案。该控制方案包括一个淅进跟踪负载力矩和绕组电阻实际值的非线性辨识算法,当辨识参数收敛到参数的实际值,该控制器就能实现步进电动机的高精度位置控制。仿真研究表明：所得闭环系统对电动机运行参数的变化和负载干扰具有良好的自适应性,不仅调节精度高,而且动态响应快速,无超调。     

规则自适应模糊控制在同步发电机励磁系统中的应用

对于像电力系统这样的典型非线性系统,采用常规PID控制器很难保证系统在不同工作状态下均取得良好的控制效果.采用模糊参数自适应PID励磁控制器对解决小干扰下的励磁控制问题具有较好的控制效果.当系统工作状态变化较大以及遇到较强的干扰时,系统控制性能将趋于恶化.为解决此问题,提出了同步发电机励磁系统的规则自适应模糊控制方案.主要讨论在模糊集Ai、Bi 的比例因子K1、K2、K3给定的条件下,通过调整 di 的取值来实现控制规则的自适应问题, 该规则自适应机构由两组关于控制规则自生成与自校正的元规则组成.仿真结果表明,所提出的方案正确可行并具有良好的性能.     

一类自适应模糊控制方法研究及在锅炉汽温控制中的应用

尽管模糊控制技术适合于控制具有非线性和不确定性的对象，但常规的模糊控制系统缺乏自适应能力，限制了模糊控制技术的广泛应用。该文针对PD型模糊控制器，首先研究了模糊控制器相关参数与控制系统品质之间的关系，在此基础上，进一步提出了该类模糊控制器的参数校正方法，从而使所提出的模糊控制系统具有一定的自适应能力。论文最后将文中的自适应模糊控制方法应用到锅炉过热蒸汽温度控制中，取得了良好的控制效果。     

基于递归优化的预测学习控制算法

随机动态过程随着过程参数的变化而难于控制。由于过程的不确定性，使得动态跟踪控制不能实现。为优化过程控制以及为保还动态过程控制的鲁棒性，有必要实施更为优越的控制算法。以实现对过程变化参数的动态跟踪，达到稳定动态过程输出的目的。该文给出了针对这类不确定过程的一种最优控制算法。通过预测器的简化算法，构建了最优控制的目标函数。应用非参数模型的对称相似结构原理与迭代学习算法相结合，完成了一种递归优化的预测学习控制算法。通过仿真分析验明了所给控制算法是成功的。实际应用结果表明，这种算法适合于一类不确定过程的动态跟踪控制。     

一种基于变结构的预测控制算法及其应用研究

将变结构控制方法引入预测控制中，提出了一种基于变结构的预测控制算法。与传统的预测控制方法相比，该算法具有设计简单、易于实现的优点。将其应用于火电机组过热汽温控制进行仿真研究，结果表明所提出的预测控制算法具有优良的控制性能和很好的鲁棒性。     

计及机组控制特性的稳态控制潮流的降维算法

给出了稳态控制潮流修正方程及其雅可比矩阵,并对修正方程采用降维算法,使降维后的修正方程系数矩阵具有与常规潮流雅可比矩阵相同的维数.该算法在方便编程的同时,减少了计算量和对计算机内存的占用量.     

基于无源性的双馈感应发电系统自适应控制方法研究

根据交流励磁变速恒频(VSCF)发电系统的运行原理，从能量平衡关系出发，利用非线性控制理论，提出了新型的双馈感应发电机自适应控制方法。基于双馈感应电机Euler-Lagrange系统模型，设计本质上是非线性反馈的无源性控制(PBC)策略，实现负载转矩时变未知情形下磁链、转速的渐近跟踪控制。针对实际运行时发电机参数具有不确定性的问题，将PBC方法与自适应控制相结合，不仅可实现电机参数摄动时期望电流轨迹的准确跟踪，并可有效抑制由电阻、电感变化引起的跟踪误差。该方法从能量角度分析双馈感应发电系统，确定不必抵消的“无功力”，设计全局定义的控制律，具有形式简单、无奇异点、鲁棒性好的特点。基于dSPACE的实验结果证明了该控制策略的有效性。     

基于遗传算法的超声波电机模糊自适应速度控制

行波接触型超声波电机是一种利用压电陶瓷的逆压电效应工作的新原理微特电机，与传统电磁型电机截然不同，其驱动力矩并非由电磁感应产生，而是由压电陶瓷超声频域的振动转化而来，参数的时变性，系统内在的非线性、系统的强耦合性等原因导致其动态和稳态数学模型难以获得。在未知控制对象精确参数及数学模型的情况下，该文提出一种新的超声波电机自适应速度控制策略。控制系统包括两个闭环，内环用来补偿由于温度变化造成的机械谐振频率漂移，可以增强响应的快速性与准确性，另一闭环为频率调节环，频率值由模糊控制器根据工作状态随时调整，其模糊控制规则基于遗传算法在线调节。系统较好地实现了设定的速度参考模型的自适应跟踪，具有控制灵活，适应性强的优点，又具有较高的控制精度和较好的稳定性。     

火电厂球磨机制粉系统的自调整模糊控制

火电厂球磨机制粉系统是一个典型的3输入－3输出系统。其输入为再循环风门开度、热风门开度、给煤机转速,输出为磨入口负压、磨出口温度、磨前后差压。各变量之间存在严重耦合,利用PID控制很难达到理想效果。针对这些特点,提出了一种自调整模糊控制算法。该算法充分考虑了各变量之间的耦合关系,利用模型控制公式进行了有效解耦,并且可根据运行状况自动调整各变量的偏差及其变化率在算法中所占比重。对各种非正常工况采用不同控制方案,有效预防了正压跑粉、堵煤等各种故障的发生。仿真研究及现场实际应用表明,该算法运算简单,不涉及复杂的模糊控制规则,易于工程实现,用于实际电厂取得满意的控制效果。     

QUICK AND PRECISE POSITION CONTROL OF ULTRASONIC MOTORS WITH TWO CONTROL INPUTS

ABSTRACT

Ultrasonic motor (USM) has an excellent performance and many useful features. Since this motor is superior in holding torque and high response characteristic, it has been expected to use as position servomotor for small motors.

There have been reported some mathematical models of the ultrasonic motor. however, these models are too complex to apply for control of the motor. Therefore position controllers based on PI control or fuzzy control have been proposed in recent years. It is difficult to control the ultrasonic motor with high-performance using such controllers, thus simple and convenient mathematical model is necessary for precise control.

This paper presents a new position control scheme of ultrasonic motor, it consists of a PI controller and an adaptive controller which compensates the speed characteristic variations with online parameter identification. Moreover, this system controls both driving frequency and phase difference in order to achieve a quick and precise position control. The effectiveness of proposed control.scheme is demonstrated by experiments.     

全氧燃烧浮法玻璃熔窑流道玻璃液温度的模糊预测控制

该模糊预测控制系统采用了带参数自整定的模糊．积分复合控制算法,详细给出了离线部分的设计过程,并提出了可用于工程实现的参数自整定算法。应用结果表明,引入模糊预测控制后,系统的控制效果明显优于PID,不仅解决了普通浮法玻璃熔窑流道玻璃液的温度控制问题,也同时解决了全氧燃烧熔窑流道玻璃液的温度控制问题。